互动极致科技股票

① 怎样找互联网+和大数据的相关股票代码

实际上，移动互联网的最大投资机会在于对传统行业的改造，互联网思维和传统思维最大的不同就是对于用户的理解，而把传统消费者转变为用户，是盘活存量的一个表现形式，市场无天花板。按照用户属性，将分为B2C和B2B进行研究。
B2C模式：
B2C是Business-to-Customer的缩写，而其中文简称为“商对客”。也就是通常说的商业零售，直接面向消费者销售产品和服务。这种形式的电子商务一般以网络零售业为主，主要借助于互联网开展在线销售活动。B2C即企业通过互联网为消费者提供一个新型的购物环境——网上商店，消费者通过网络在网上购物、在网上支付。
按照上述的四大要素进行筛选，发现旅游、房地产、汽车、金融、医疗健康满足我们所设立的条件，将成为移动互联网首先改造的五大传统行业。
在线旅游：看好度假游，2015年仍以价格战为主
2013年，中国旅游市场规模达到2.63万亿，但在线旅游市场仅为2181亿，渗透率为8.3%。我们预计，未来两年，中国旅游市场的复合增长率为13%，到2015 年底达到3.38万亿，移动互联网会加快旅游市场在线化的进程，预计2015年，在线旅游渗透率将达到12%，市场规模达到4061亿元。
目前中国在线旅游主要分为机票、酒店、度假游三块，其中度假游包括出国游、国内游、周边游（景区门票）。
1) 机票在线预订发展较早，其标准化程度高，发展较为成熟，未来占比将逐步下降；
2) 酒店在线预订发展时间较长，但由于涉及酒店、传统旅行社之间的利益再分配，市场普及度仍不高，所以仍处于快速成长期。由于利润率丰厚，2015年将成为价格战的主战场。
3) 度假游处于发展初期，随着旅游内容和旅游服务不断提升，未来占比将不断上升。
相关个股：众信旅游(002707)、腾邦国际(300178)、石基信息(002153)、中青旅(600138)。

互联网地产：看好社区O2O 和家装建材互联网化
我们认为在房地产生态体系下，新房销售、家装建材、二手房销售、社区服务四个环节满足互联网化的四大要素。
1）新房销售的互联网渗透率已经达到10%左右，处于高速成长期，也代表着目前市场对于互联网地产的认识。
2） 家装建材互联网化处于快速成长期，由于家装建材品类很多且对接各类服务，所以在PC互联网时代并没有很高的渗透率，但是随着移动互联网的到来，家装建材互联网化的进程大幅加快；
3） 二手房互联网化处于成长初期，由于搜房模式被颠覆，延误了整个产业互联网化的进程，目前新的二手房互联网化模式在形成中。
4） 社区服务互联网化处于初创期，由于社区服务本身处于初创期，伴随着产业的发展，加上移动互联网普及率提升，以及创业者的涌入，社区服务互联网化的发展速度将更快。
相关个股：三六五网（300295）、金螳螂（002081）、东易日盛（002713）、广田股份（002482）、捷顺科技（002609）、安居 宝（300155）、三泰控股（002312）。
互联网汽车：看好汽车后市场互联网化
汽车后市场的服务包含更多内容，其中有维修保养、改装、二手车交易、金融、租车等，每一项都是千亿级的大市场，通过极致的后市场服务来获取用户，最终形成车生活服务，即车联网。其O2O的发展模式也是通过汽车垂直平台和社交平台的入口优势将用户引流至线下的服务商。
汽车前市场互联网化：四维图新（002405）、新宁物流（300013）、永太科技（002326）、荣之联（002642）、双林股份（300100）、泰豪科技（600590）。
汽车后市场互联网化：德联集团（002666）、隆基机械（002362）、金固股份（002488）、亚太科技（002540）。
互联网金融：看好平台层和应用层
目前金融市场最大的用户痛点就是收益率和风险无法完全匹配，也是互联网金融可以去颠覆的方向。
我们把互联网金融产业链分为IaaS，PaaS，SaaS，2015年更看好PaaS（平台），SaaS（应用）的投资机会。
PaaS层受益投资标的：恒生电子（600570）、东方财富（300059）、金证股份（600446）、同花顺（300033）。
SaaS层受益投资标的：世联行（002285）、三六五网（300295）、上海钢联（300226）、生意宝（002095）、怡亚通（002185）、腾邦国际（300178）。
互联网医疗：看好重度垂直、医疗信息化、医药电商
互联网医疗生态格局的演变路径如下：
首先，“单环节-大而全”的医患互动等环节平台如雨后春笋般崛起，进入红海状态，由于规模效应的存在，以及轻模式无边界扩张的特征，最终将整合为几大“单环节-大而全”互联网医疗巨头。
第二步，重度垂直模式开始出现。由于重度垂直模式的用户具备“高单价”、“高粘性”、“高频次”的特征，更容易获得医院的合作倾向，因此较“单环节-大而全”平台更容易打通医院产业链。
第三步，各适合于“重度垂直”的细分医疗服务相继从“大而全”平台切分出去，大而全平台上“厚利”用户逐渐流失到“重度垂直”平台，留在“大而全”平台商的逐渐只有低频、低粘性、低单价的“薄利”用户。
第四步，基于本地医疗资源的“重度垂直”本地化完成，跨区域竞争逐渐开始显现，跨区域“重度垂直”医疗模式逐步成为可能。
最后，整个互联网医疗的生态格局呈现类似“一全多垂”的局面。
重度垂直：九安医疗（002432）、三诺生物（300298）、宝莱特（300246）、乐普医疗（300003）、福瑞股份（300049）、运盛实业（600767）。
医药电商：九州通（600998）、一心堂（002727）。
医疗信息化：卫宁软件（300253）、万达信息（300168）、易联众（300096）、海虹控股（000503）、宜华健康（000150）。
B2B模式：
B2B是指企业对企业之间的营销关系，它将企业内部网，通过 B2B 网站与客户紧密结合起来，通过网络的快速反应，为客户提供更好的服务，从而促进企业的业务发展。
最易于在移动互联网时代实现转型的行业必须满足四大要素：1）上游分散或议价能力减弱；2）品类丰富，渠道层级复杂，效率低下；3）市场空间大；4）海量中小企业用户。
企业的经营环节分为采购、生产和销售。其中，生产不能互联网化，而采购和销售是互联网改造的核心。在互联网改造的第一阶段，采购渠道不变，使用B2C 电商模式重构销售环节，扩大销售面；在第二阶段，随着B2C 平台建立和大数据普及，电商可以更好的获取客户需求，从而形成了以消费者需求为导向的C2B模式，这对企业采购能力形成巨大挑战，而供应链效率最好的解决方式就是B2B电商平台产业化发展。
B2B电商重构价值链始于流通环节。对于原有生态环境，B2B 电商通过剔除多级经销商，减少中间成本，解决流通环节成本，加上提供线下服务对中小企业用户形成强大的粘性。
垂直电商平台商业全景
我们站在全局的高度，主要考虑四大组成部分：
1)电商平台本身。模式有选择自营和第三方加盟，自营控制力强而第三方有利于提升品类丰富度，各有利弊。其次，交易要形成闭环。线上要有PC和移动端的软件，线下要提供销售服务和技术支持，仓储物流和第三方支付是连接线上和线下的纽带，而第三方支付是打通交易闭环和提供后续增值的关键。
2)与上游供应商的关系。平台获取大型供应商和中小型供应商的成本和方式都不一样，对上游供应商的议价能力决定产品丰富度和价格，直接影响下游客户体验；
3)与下游企业用户的关系。下游大型客户对于平台的价值不大，中小客户具有长尾价值时，决定了最终平台价值。
4) 增值服务。在提升平台的用户粘性和盈利模式过程中，要提供增值服务，决定了企业商业模式的完整性和平台最终价值。
受益投资标的推荐：
农资行业（包含大数据公司）：江淮动力（000816）、大北农（002385）、芭田股份（002170）、康达尔（000048）、辉丰股份（002496）、司尔特（002538）、诺普信（002215）、金正大（002470）。
钢铁行业：上海钢联（300226）、欧浦钢网（002711）。
快消品行业：怡亚通（002183）。

外贸行业：焦点科技（002315）。
化工品行业：生意宝（002095）。
旅游行业：腾邦国际（300178）。
电子元器件行业：力源信息（300184）。
机械组件：智慧能源（600869）、晋亿实业（601002）。
煤炭行业：瑞茂通（600180）。（ 指尖理财）

② 找对象是选择潜力股好还是绩优股

基本介绍：

男：身高170，体重64， 30岁，颜值5分，金融从业者

女：身高158，体重53，32岁，颜值6.5分，英语老师

所处阶段：

在一起半年，现在分手半年了，中间我偶尔主动联系他，关系还没有弄僵。

想要达到的预期：

我还是很想他，想回到最初的甜蜜。

问：

我目前的问题是：见面少、相处时间不多、我的需求得不到满足吧。

我们是网上认识的，同城；机缘巧合之下发现我们有一个共同的朋友，这个朋友（女性）觉得我俩人都挺nice、应该蛮合适。

于是，通过这个共同的朋友在中间传话，我和他聊了2个多月后现实见面了，感觉还不错，在第三次见面就确定了关系。

他的外表其实不是我的理想型（比如身高），但是和他在一起比较舒服放松，渐渐地我觉得自己也喜欢他，在他面前就像个小女人。

但是在一起后没多久，我们见面的频率少了很多：刚在一起时一周见一两次，后来2-3周才约我见一次面，而在我看来应该一周见3-4次才正常，于是我就有了情绪、不开心了。

就你来信中的表述，你在前期根本就没有发现对方是一个“见面表现极其优秀，但不见面的互动几乎可以打零分”的男朋友候选人，你就匆匆下了定论，然后建立了关系。

你当然不会发现，因为时间不够，连最简单的时间投资都做不到，三天内能有什么金钱和情感投资呢？

而且，你的来信还反映出一个实际的问题：对方可能并没有你想象中那么喜欢你，恐怕你在前面的互动中，也没有去观察对方给你的兴趣指标或者投资，因为时间不够长，没有给你去分析和判断的时间，最终就只能默默忍受体验不佳的苦果了。

总之，就你目前的情况来说，你就算发再多的“想你了”或者问再多的“有没有想我呀”之类的问题，都是不可能得到你想要的答案的。

因为从一开始，对方就没有释放出太多的兴趣指标，只不过在见面的时候，表现得有一点好感而已，至于投资情况，只有你自己清楚，你的来信中并没有说。

但愿你能吸取这一次教训，以后在确立关系前，确保你们已经走过了所有的步骤，也确保有足够的时间用兴趣指标发和四维判定法来判断对方对你的诚意以后，你再做是否建立关系的决定。

③ 如何通过雪球查询股票之前的变动状况

一. 雪球公司介绍

雪球 聪明的投资者都在这里。

web 1.0：新闻资讯，股价信息，K线图
web 2.0：SNS 订阅，分享，聊天
web 3.0：移动 APP，交易闭环
雪球现在员工数还不到100，其中技术人员占一半。去年9月C轮融资4kw刀。我们现在的技术栈由下列组件组成：Java，Scala，Akka，Finagle，Nodejs，Docker ，Hadoop。我们当前是租用IDC机房自建私有云，正在往“公私混合云”方向发展。

在雪球上，用户可以获取沪深港美2w+股票的新闻信息，股价变化情况，也可以获取债券，期货，基金，比特币，信托，理财，私募等等理财产品的各类信息，也可以关注雪球用户建立的百万组合，订阅它们的实时调仓信息，还可以关注雪球大V。雪球当前有百万日活跃用户，每天有4亿的API调用。App Store 财务免费榜第 18 名。历史上曾排到财务第二，总免费榜第 19。

二. 雪球当前总体架构

作为一个典型的移动互联网创业公司，雪球的总体架构也是非常典型的设计：

最上层是三个端：web端，android端和iOS端。流量比例大约为 2：4：4 。web3.0 的交易功能，在 web 端并不提供。
接入层以及下面的几个层，都在我们的自建机房内部。雪球当前只部署了一个机房，还属于单机房时代。正在进行“私有云+公有云混合部署”方案推进过程中。
我们当前使用 nodejs 作为 web 端模板引擎。nodejs 模块与android 和 ios 的 app 模块一起属于大前端团队负责。
再往下是位于 nginx 后面的 api 模块。跟 linkedin 的 leo 和微博的 v4 一样，雪球也有一个遗留的大一统系统，名字就叫 snowball 。最初，所有的逻辑都在 snowball 中实现的。后来慢慢的拆出去了很多 rpc 服务，再后来慢慢的拆出去了一些 http api 做成了独立业务，但即便如此，snowball 仍然是雪球系统中最大的一个部署单元。
在需要性能的地方，我们使用 netty 搭建了一些独立的接口，比如 quoto server，是用来提供开盘期间每秒一次的股价查询服务，单机 qps 5w+，这个一会再细说；而 IM 服务，起初设计里是用来提供聊天服务，而现在，它最大的用途是提供一个可靠的 push 通道，提供 5w/s 的消息下发容量，这个也一会再细说。
雪球的服务化拆分及治理采用 twitter 开源的 finagle rpc 框架，并在上面进行了一些二次开发和定制。定制的功能主要集中在 access log 增强，和 fail fast，fail over 策略及降级开关等。 finagle 的实现比较复杂，debug 和二次开发的门槛较高，团队内部对此也进行了一些讨论。
雪球的业务比较复杂，在服务层中，大致可以分为几类：第一类是web1.0，2.0 及基础服务，我们称为社区，包括用户，帖子，新闻，股价，搜索等等，类比对象就是新浪财经门户+微博；第二类是组合及推荐，主要提供股票投资策略的展示和建议，类比对象是美国的motif；第三类是通道，类似股市中的“支付宝”，接入多家券商，提供瞬间开户，一键下单等等各种方便操作的功能。
雪球的业务实现中，包含很多异步计算逻辑，比如搜索建索引，比如股票涨跌停发通知，比如组合收益计算等等，为此，我们设计了一个独立的 Thread/Task 模块，方便管理所有的后台计算任务。但随着这些 task 越来越多，逻辑差异越来越大，一个统一的模块并不是总是最佳的方案，所以，我们又把它拆成了两大类：流式的，和批量式的。
雪球的推荐体系包括组合推荐“买什么”和个性化推荐。我们最近正在重新梳理我们的大数据体系，这个感兴趣的话可以单聊。
最下面是基础设施层。雪球基础设施层包括：redis，mysql，mq，zk，hdfs，以及容器 docker。
线上服务之外，我们的开发及后台设施也很典型：gitlab开发，jenkins打包，zabbix 监控系统向 openfalcon 迁移，redimine向confluence迁移，jira，以及内部开发的 skiing 后台管理系统。
** 三. 雪球架构优化历程**

首先描述一下标题中的“股市动荡”定语修饰词吧：

上证指数从年初的3000点半年时间涨到了5000多，6月12号达到最高点5200点，然后就急转直下，最大单日跌幅 8.48%，一路跌回4000点以下。最近一周都在3900多徘徊。

3月最后一周，A股开户 166万户，超过历史最高纪录 2007年5月第二周165万户。

4月份，证监会宣布A股支持单用户开设多账户。

6月底，证金公司代表国家队入场救市。

7月份，证监会宣布严打场外配资。

中国好声音广告第一晚，带来超过平时峰值200倍的注册量

挑战：小 VS 大：

小：小公司的体量，团队小，机器规模小
大：堪比大公司的业务线数量，业务复杂度，瞬间峰值冲击

雪球的业务线 = 1个新浪财经 + 1 个微博 + 1 个 motif + 1 个大智慧/同花顺。由于基数小，API调用瞬间峰值大约为平时峰值的 30+ 倍。

挑战：快速增长，移动互联网 + 金融，风口，A股大盘剧烈波动。

首先，在app端，在我们核心业务从 web2.0 sns 向 3.0 移动交易闭环进化的过程中，我们开发了一个自己的 hybrid 框架：本地原生框架，加离线 h5 页面，以此来支撑我们的快速业务迭代。当前，雪球前端可以做到 2 周一个版本，且同时并行推进 3 个版本：一个在 app store 等待审核上线，一个在内测或公测，一个在开发。我们的前端架构师孟祥宇在今年的 wot 上有一个关于这方面的详细分享，有兴趣的可以稍后再深入了解。

雪球App实践—构建灵活、可靠的Hybrid框架 http://wot.51cto.com/2015mobile/ http://down.51cto.com/data/2080769

另外，为了保障服务的可用性，我们做了一系列的“端到端服务质量监控”。感兴趣的可以搜索我今年4月份在环信SM meetup上做的分享《移动时代端到端的稳定性保障》。其中在 app 端，我们采用了一种代价最小的数据传输方案：对用户的网络流量，电池等额外消耗几乎为0

每个请求里带上前一个请求的结果

succ or fail ： 1 char
失败原因：0 - 1 char
请求接口编号： 1 char
请求耗时：2 - 3 char
其它：网络制式，etc
炒股的人大多都会盯盘：即在开盘期间，开着一个web页面或者app，实时的看股价的上下跳动。说到“实时”，美股港股当前都是流式的数据推送，但国内的A股，基本上都是每隔一段时间给出一份系统中所有股票现价的一个快照。这个时间间隔，理论上是3秒，实际上一般都在5秒左右。 交了钱签了合同，雪球作为合作方就可以从交易所下属的数据公司那里拿到数据了，然后提供给自己的用户使用。

刚才介绍总体架构图的时候有提到 quote server ，说到这是需要性能的地方。

业务场景是这样的，雪球上个人主页，开盘期间，每秒轮询一次当前用户关注的股票价格变动情况。在内部，所有的组合收益计算，每隔一段时间需要获取一下当前所有股票的实时价格。起初同时在线用户不多，这个接口就是一个部署在 snowball 中的普通接口，股价信息被实时写入 redis ，读取的时候就从 redis 中读。后来，A股大涨，snowball 抗不住了。于是我们就做了一个典型的优化：独立 server + 本地内存存储。开盘期间每次数据更新后，数据接收组件主动去更新 quote server 内存中的数据。 后续进一步优化方案是将这个接口以及相关的处理逻辑都迁移到公有云上去。

对于那些不盯盘的人，最实用的功能就是股价提醒了。在雪球上，你除了可以关注用户，还可以关注股票。如果你关注的某只股票涨了或跌了，我们都可以非常及时的通知你。雪球上热门股票拥有超过 50w 粉丝（招商银行，苏宁云商）粉丝可以设置：当这支股票涨幅或跌幅超过 x%（默认7%）时提醒我。曾经连续3天，每天超过1000股跌停，证监会开了一个会，于是接下来2天超过1000股涨停

原来做法：

股票涨（跌）x%，扫一遍粉丝列表，过滤出所有符合条件的粉丝，推送消息
新做法：

预先建立索引，开盘期间载入内存
1%：uid1，uid2
2%：uid3，uid4，uid5
3%：uid6
问题：有时候嫌太及时了：频繁跌停，打开跌停，再跌停，再打开。。。的时候
内部线上记录：

4台机器。
单条消息延时 99% 小于 30秒。
下一步优化目标：99% 小于 10 秒
IM 系统最初的设计目标是为雪球上的用户提供一个聊天的功能:

送达率第一
雪球IM：Netty + 自定义网络协议
Akka ： 每个在线client一个actor
推模式：client 在线情况下使用推模式
多端同步：单账号多端可登录，并保持各种状态同步
移动互联网时代，除了微信qq以外的所有IM，都转型成了推送通道，核心指标变成了瞬间峰值性能。原有架构很多地方都不太合适了。

优化：

分配更多资源：推送账号actor池
精简业务逻辑：重复消息只存id，实时提醒内容不推历史设备，不更新非活跃设备的session列表等等
本地缓存：拉黑等无法精简的业务逻辑迁移到本地缓存
优化代码：异步加密存储，去除不合理的 akka 使用
akka这个解释一下：akka 有一个自己的 log adapter，内部使用一个 actor 来处理所有的 log event stream 。当瞬间峰值到来的时候，这个 event stream 一下子就堵了上百万条 log ，导致 gc 颠簸非常严重。最后的解决办法是，绕过 akka 的 log adapter，直接使用 logback 的 appender

线上记录：5w/s （主动限速）的推送持续 3 分钟，p99 性能指标无明显变化

7月10号我们在中国好声音上做了3期广告。在广告播出之前，我们针对广告可能带来的对系统的冲击进行了压力测试，主要是新用户注册模块，当时预估广告播出期间2小时新注册100万

压测发现 DB 成为瓶颈：

昵称检测 cache miss > 40%
昵称禁用词 where like 模糊查询
手机号是否注册 cache miss > 80%
注册新用户：5 insert
优化：

redis store：昵称，手机号
本地存储：昵称禁用词
业务流程优化：DB insert 操作同步改异步
下一步优化计划：

将 sns 系统中所有的上行操作都改成类似的异步模式
接口调用时中只更新缓存，而且主动设置5分钟过期，然后写一个消息到 mq 队列，队列处理程序拿到消息再做其它耗时操作。
为了支持失败重试，需要将主要的资源操作步骤都做成幂等。
前置模块HA：

合作方合规要求：业务单元部署到合作方内网，用户的敏感数据不允许离开进程内存
业务本身要求：业务单元本身为有状态服务，业务单元高可用
解决方案：

使用 Hazelcast In-Memory Data Grid 的 replication map 在多个 jvm 实例之间做数据同步。

java 启动参数加上 -XX:+DisableAttachMechanism -XX:-UsePerfData，禁止 jstack，jmap 等等 jdk 工具连接

关于前置模块，其实还有很多很奇葩的故事，鉴于时间关系，这里就不展开讲了。以后有机会可以当笑话给大家讲。

组合净值计算性能优化：

一支股票可能在超过20万个组合里（南车北车中车，暴风科技）
离线计算，存储计算后的结果
股价3秒变一次，涉及到这支股票的所有组合理论上也需要每 3 秒重新计算一次
大家可能会问，为什么不用户请求时，实时计算呢？这是因为“组合净值”中还包括分红送配，分股，送股，拆股，合股，现金，红利等等，业务太过复杂，开发初期经常需要调整计算逻辑，所以就设计成后台离线计算模式了。当前正在改造，将分红送配逻辑做成离线计算，股价组成的净值实时计算。接口请求是，将实时计算部分和离线计算部分合并成最终结果。

实际上，我们的计算逻辑是比较低效的：循环遍历所有的组合，对每个组合，获取所有的价值数据，然后计算。完成一遍循环后，立即开始下一轮循环。

优化：

分级：活跃用户的活跃组合，其它组合。
批量：拉取当前所有股票的现价到 JVM 内存里，这一轮的所有组合计算都用这一份股价快照。
关于这个话题的更详细内容，感兴趣的可以参考雪球组合业务总监张岩枫在今年的 arch summit 深圳大会上的分享：构建高可用的雪球投资组合系统技术实践 http://sz2015.archsummit.com/speakers/201825

最后，我们还做了一些通用的架构和性能优化，包括jdk升级到8，开发了一个基于 zookeeper 的 config center 和开关降级系统

四. 聊聊关于架构优化的一些总结和感想

在各种场合经常听说的架构优化，一般都是优化某一个具体的业务模块，将性能优化到极致。而在雪球，我们做的架构优化更多的是从问题出发，解决实际问题，解决到可以接受的程度即可。可能大家看起来会觉得很凌乱，而且每个事情单独拎出来好像都不是什么大事。

我们在对一个大服务做架构优化时，一般是往深入的本质进行挖掘；当我们面对一堆架构各异的小服务时，“架构优化”的含义其实是有一些不一样的。大部分时候，我们并不需要（也没有办法）深入到小服务的最底层进行优化，而是去掉或者优化原来明显不合理的地方就可以了。

在快速迭代的创业公司，我们可能不会针对某一个服务做很完善的架构设计和代码实现，当出现各种问题时，也不会去追求极致的优化，而是以解决瓶颈问题为先。

即使我们经历过一回将 snowball 拆分服务化的过程，但当我们重新上一个新的业务时，我们依然选择将它做成一个大一统的服务。只是这一次，我们会提前定义好每个模块的 service 接口，为以后可能的服务化铺好路。

在创业公司里，重写是不能接受的；大的重构，从时间和人力投入上看，一般也是无法承担的。而“裱糊匠”式做法，哪里有性能问题就加机器，加缓存，加数据库，有可用性问题就加重试，加log，出故障就加流程，加测试，这也不是雪球团队工作方式。我们一般都采用最小改动的方式，即，准确定义问题，定位问题根源，找到问题本质，制定最佳方案，以最小的改动代价，将问题解决到可接受的范围内。

我们现在正在所有的地方强推3个数据指标：qps，p99，error rate。每个技术人员对自己负责的服务，一定要有最基本的数据指标意识。数字，是发现问题，定位根源，找到本质的最重要的依赖条件。没有之一。

我们的原则：保持技术栈的一致性和简单性，有节制的尝试新技术，保持所有线上服务依赖的技术可控，简单来说，能 hold 住。

能用cache的地方绝不用db，能异步的地方，绝不同步。俗称的：吃一堑，长一智。

特事特办：业务在发展，需求在变化，实现方式也需要跟着变化。简单的来说：遗留系统的优化，最佳方案就是砍需求，呵呵。

④ 股票基本面重要还是技术面重要

1.都很重要，就像人的两条腿同等重要，缺一不可；
2.基本面是指对宏观经济、行业和公司基本情况的分析，包括公司经营理念策略、公司报表等的分析。它包括宏观经济运行态势和上市公司基本情况。宏观经济运行态势反映出上市公司整体经营业绩，也为上市公司进一步的发展确定了背景，因此宏观经济与上市公司及相应的股票价格有密切的关系。上市公司的基本面包括财务状况、盈利状况、市场占有率、经营管理体制、人才构成等各个方面。基本面分析指通过分析黄金的供求状况及其影响因素，来解释和预测黄金价格变化趋势的方法。基本面分析包括的内容很多，有国际政治、经济、汇市、欧美主要国家的利率和货币政策、各国央行对黄金储备的增减、黄金开采成本的升降、工业和饰品用金的增减等因素，个人投资者要想准确把握黄金价格的短期走势，难度是很高的。个人投资者可以参照黄金与美元、黄金与石油、黄金与股市之间的互动关系，商品市场的联动关系及黄金市场的季节性供求因素、国际基金的持仓等因素，对金价走势进行相对比较简单的判断和把握。
3.技术面：
技术分析包括基本面和技术面
技术面指反映介变化的技术指标、走势形态以及K线组合等。
技术分析有三个前提假设：
（1）市场行为包容一切信息；
（2）价格变化有一定的趋势或规律；
（3）历史会重演。
由于认为市场行为包括了所有信息，那么对于宏观面、政策面等因素都可以忽略，而认为价格变化具有规律和历史会重演，就使得以历史交易数据判断未来趋势变得简单了。

⑤ 正规股票交易软件

现在市场常用的就是通达信、大智慧、同花顺，其实不管哪种软件，最重要是用的顺手，能最大限度的把免费功能用到极致。个人觉得，只要不是非常专业的投资者，免费功能琢磨明白了，就够用了，LEVEL2啥的也没太大必要。

我从2009年入市以来，一直用的都是通达信软件。今天分享一些通达信的免费功能应用：

一、如何在多屏电脑上设置通达信的专业看盘界面

个人觉得，四屏电脑要比六屏电脑更舒服。因为，六屏中间的两块屏幕是主屏，左右的四块屏幕就是次屏，用六屏盯盘的话，就要在4个小时的交易日时间，不停的左右摇头盯盘，收盘后，脑仁都会疼。

如果用四屏电脑盯盘的话，你只需要用眼角上下扫描即可，不需要摇头了。

<img src="https://pic1.mg.com/50/v2-_hd.jpg?source=1940ef5c" data-caption="" data-size="normal" data-rawwidth="369" data-rawheight="242" class="content_image" width="369"/>

另外，还有1个笔记本，平时盯盯新闻网站，主要是新浪证券的滚动，财联社的滚动，还有交易所上市公司董秘互动平台啥的。

四屏电脑，总计34个模块，大概就是这些功能，基本盯盘就够用了。

如果你是六屏电脑的话，我建议一个屏幕放外围市场的走势以及国内期指、石油、黄金的走势，用多股同列功能，可以把它们的走势都能盯住，另外一个屏幕，就像我笔记本那种设置，用来盯滚动新闻来用。

当然了，你要觉得，盯盘左右摇头不难受的话，用六屏是更好的。

二、如何利用通达信选股器选择强势股

在通达信软件界面中找到“功能”查找“选股器”，点击“综合选股”。

条件设置：

1、选流通股小于5亿;

2、换手率大于3%;

3、N天内出现涨停收盘的;

4、挑选板块：一般就上海，深圳，中小，创业四个，你想选B股，基金也行。

根据自己喜欢，你可以设定股本10亿，20亿的。

换手大于3%是一只股票活跃的最低表现，太大则小心已经上涨太多回调，这个数据自己揣摩设定。

N的设定你可以选8，10，13，根据自己喜欢，这是最关键的一个条件，选好设定好点加入条件，右框出现3个条件。

选股周期为日线级别。

最后，点执行选股就行了，然后系统将会询问你是否更新下载实时数据，点是就行了。等待数据下载好会自动选股的。

三、通达信公式选股，快速选出符合条件的个股

1进入股票行情软件，并点击“功能”，选择“公式系统”，点击“公式管理器”。也可以直接按住键盘CTRL+F;

2进入“公式管理器”点击“条件选股公式”，再点击“新建”

3进入“条件选股公式编辑器”并给共识取一个名字

4然后就可以编辑公式了，我们写一个简单的案例--当日的收盘价大于250日均线，点击确定。

5在主界面点击“功能”，也可以直接按住键盘CTRL+T;

6再点击“选股器”选择“条件选股”

7进入“条件选股”界面

8在“条件选股公式”中找到我们前面刚写好的条件公式“

9点击“加入条件”，然后选择“选股周期”(默认是日线)，再选择选股范围(默认是全体上证和深证A股)，点击加入条件

10点击执行选股，开始自动计算

11计算完成后，日线的收盘价大于250均线的个股就选出来了

12再随机打开几个验证一下